2. 利用方法¶
Info
本ページのコマンドライン例では、以下の表記を使用します。
[login]$ : ログインノード
[rNnN]$ : 計算ノード
[login/rNnN]$ : ログインノードまたは計算ノード
[yourPC]$ : ログインノードへの接続元環境
2.1. NVIDIA HPC SDKの実行¶
2.1.1. NVIDIA HPC SDK プログラム¶
GPU非使用時のNVIDIA HPC SDKの使用方法を以下に示します。
モジュールを利用して、コンパイラの環境、パスを設定します。
[rNnN]$ module purge
[rNnN]$ module load nvhpc
NVIDIA HPC SDKのコマンド名、コマンド形式を以下に示します。
| コマンド | 言語 | コマンド形式 |
|---|---|---|
| nvfortran | Fortran 77/90/95/2003/2008/2018 | $ nvfortran [オプション] source_file |
| nvc | C | $ nvc [オプション] source_file |
| nvc++ | C++ | $ nvc++ [オプション] source_file |
2.1.2. CUDA・CUDA Fortran¶
NVIDIA HPC SDKを用いたCUDA・CUDA Fortranの使用方法を以下に示します。
モジュールを利用して、コンパイラの環境、パスを設定します。
[rNnN]$ module purge
[rNnN]$ module load nvhpc
CUDA C、CUDA Fortranのコマンド名、コマンド形式を以下に示します。
CUDA Cのコマンド名とコマンド形式
| コマンド | 言語 | コマンド形式 |
|---|---|---|
| nvcc | C/C++ | $ nvcc -gencode arch=compute_90,code=sm_90 [options] source_file |
CUDA Fortranのコマンド名とコマンド形式
| コマンド | 言語 | コマンド形式 |
|---|---|---|
| nvfortran | Fortran 77/90/95/2003/2008/2018 | $ nvfortran -cuda -gpu=cc90 [オプション] source_file |
2.1.3. OpenACC¶
NVIDIA HPC SDKを用いたOpenACCの使用方法を以下に示します。 モジュールを利用して、コンパイラの環境、パスを設定します。
[rNnN]$ module purge
[rNnN]$ module load nvhpc
OpenACCのコマンド名、コマンド形式を以下に示します。
OpenACCのコマンド名とコマンド形式
| コマンド | 言語 | コマンド形式 |
|---|---|---|
| nvfortran | Fortran 77/90/95/2003/2008/2018 | $ nvfortran -acc -gpu=cc90 [オプション] source_file |
| nvc | C | $ nvc -acc -gpu=cc90 [オプション] source_file |
| nvc++ | C++ | $ nvc++ -acc -gpu=cc90 [オプション] source_file |
OpenACC 利用時の主なオプションを以下に示します。
| オプション | 説明 |
|---|---|
-acc |
OpenACC指示文に基づきGPUコードを生成します。 |
-gpu=cc90 |
ターゲットアーキテクチャを指定します。NVIDIA H100用の実行バイナリを作成します。 |
-Minfo=accel |
OpenACCのコンパイラによる診断情報を出力します。 デフォルトではOpenACCの診断情報は出力されません。 |
2.2. GPU情報の取得¶
NVIDIA HPC SDKに含まれているnvaccelinfoコマンドを用いて、シェアドメモリのサイズ、ウォープサイズ等のGPUの詳細情報を得ることができます。
以下に例を示します。
[rNnN]$ module purge
[rNnN]$ module load nvhpc
[rNnN]$ nvaccelinfo
CUDA Driver Version: 12030
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 545.23.08 Mon Nov 6 23:49:37 UTC 2023
Device Number: 0
Device Name: NVIDIA H100
Device Revision Number: 9.0
Global Memory Size: 99871424512
Number of Multiprocessors: 132
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory: 65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block: 65536
Warp Size: 32
Maximum Threads per Block: 1024
Maximum Block Dimensions: 1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions: 2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch: 2147483647B
Texture Alignment: 512B
Clock Rate: 1980 MHz
Execution Timeout: No
Integrated Device: No
Can Map Host Memory: Yes
Compute Mode: default
Concurrent Kernels: Yes
ECC Enabled: Yes
Memory Clock Rate: 1593 MHz
Memory Bus Width: 6144 bits
L2 Cache Size: 62914560 bytes
Max Threads Per SMP: 2048
Async Engines: 5
Unified Addressing: Yes
Managed Memory: Yes
Concurrent Managed Memory: Yes
Preemption Supported: Yes
Cooperative Launch: Yes
Cluster Launch: Yes
Unified Function Pointers: Yes
Default Target: cc90
Device Number: 1
Device Name: NVIDIA H100
Device Revision Number: 9.0
Global Memory Size: 99871424512
Number of Multiprocessors: 132
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory: 65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block: 65536
Warp Size: 32
Maximum Threads per Block: 1024
Maximum Block Dimensions: 1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions: 2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch: 2147483647B
Texture Alignment: 512B
Clock Rate: 1980 MHz
Execution Timeout: No
Integrated Device: No
Can Map Host Memory: Yes
Compute Mode: default
Concurrent Kernels: Yes
ECC Enabled: Yes
Memory Clock Rate: 1593 MHz
Memory Bus Width: 6144 bits
L2 Cache Size: 62914560 bytes
Max Threads Per SMP: 2048
Async Engines: 5
Unified Addressing: Yes
Managed Memory: Yes
Concurrent Managed Memory: Yes
Preemption Supported: Yes
Cooperative Launch: Yes
Cluster Launch: Yes
Unified Function Pointers: Yes
Default Target: cc90
Device Number: 2
Device Name: NVIDIA H100
Device Revision Number: 9.0
Global Memory Size: 99871424512
Number of Multiprocessors: 132
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory: 65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block: 65536
Warp Size: 32
Maximum Threads per Block: 1024
Maximum Block Dimensions: 1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions: 2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch: 2147483647B
Texture Alignment: 512B
Clock Rate: 1980 MHz
Execution Timeout: No
Integrated Device: No
Can Map Host Memory: Yes
Compute Mode: default
Concurrent Kernels: Yes
ECC Enabled: Yes
Memory Clock Rate: 1593 MHz
Memory Bus Width: 6144 bits
L2 Cache Size: 62914560 bytes
Max Threads Per SMP: 2048
Async Engines: 5
Unified Addressing: Yes
Managed Memory: Yes
Concurrent Managed Memory: Yes
Preemption Supported: Yes
Cooperative Launch: Yes
Cluster Launch: Yes
Unified Function Pointers: Yes
Default Target: cc90
Device Number: 3
Device Name: NVIDIA H100
Device Revision Number: 9.0
Global Memory Size: 99871424512
Number of Multiprocessors: 132
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory: 65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block: 65536
Warp Size: 32
Maximum Threads per Block: 1024
Maximum Block Dimensions: 1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions: 2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch: 2147483647B
Texture Alignment: 512B
Clock Rate: 1980 MHz
Execution Timeout: No
Integrated Device: No
Can Map Host Memory: Yes
Compute Mode: default
Concurrent Kernels: Yes
ECC Enabled: Yes
Memory Clock Rate: 1593 MHz
Memory Bus Width: 6144 bits
L2 Cache Size: 62914560 bytes
Max Threads Per SMP: 2048
Async Engines: 5
Unified Addressing: Yes
Managed Memory: Yes
Concurrent Managed Memory: Yes
Preemption Supported: Yes
Cooperative Launch: Yes
Cluster Launch: Yes
Unified Function Pointers: Yes
Default Target: cc90
...
ログインノードでnvaccelinfoを実行しても、ログインノードにはGPUが搭載されておりませんので何も表示されません。
qrshやqsubを用いて計算ノードで実行して下さい。
qrsh/qsubに関しましては、TSUBAME4.0利用の手引きをご参照下さい。